Проанализировали данные из зарплатного калькулятора за первое полугодие 2026 года и делимся в статье →
Проанализировали данные из зарплатного калькулятора за первое полугодие 2026 года и делимся в статье →
Python backend-разработчик с техническим образованием и опытом работы в IT и инженерных проектах более 8 лет. Разрабатываю надежные веб-сервисы и микросервисы, умею системно подходить к решению задач, обрабатывать нестабильные данные, устранять ошибки и оптимизировать архитектуру. Имею опыт как в роли разработчика, так и внутреннего заказчика, что помогает глубже понимать продуктовые и бизнес-процессы.
Технологии:
Языки программирования: Python, Go
Веб-фреймворки: FastAPI, Flask, aiohttp, Django, Sanic
Базы данных/ORM: PostgreSQL, PostGIS, Redis, Clickhouse, SQLAlchemy
Инфраструктура и инструменты: Docker, RabbitMQ, Apache Kafka, Linux, Git
Прочее: PySide6, PyQt, REST API, HTTP, Unit Testing (Pytest), API-интеграции, Web Application Development, Асинхронное программирование (asyncio), контейнеризация, архитектура микросервисов.


Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.
Разработка корпоративного программного комплекса для управления земельными активами и системы принятия решений.
Основные проекты:
1. Система синхронизации различных источников данных (CRM, онлайн-таблицы, мессенджеры, и т. д) с единой базой данных.
● Развивал систему сбора и обработки данных, в том числе геоинформационных, для последующего графического представления.
● Реализовал несколько инструментов для сбора данных из различных источников.
Результат: сократилось время подготовки информации и последующей аналитической обработки.
2. Сервис адресного геокодирования.
● Развивал систему прямого геокодирования с использованием сторонних сервисов и открытых источников.
Результат: автоматизация поиска данных о местоположении различных объектов, возможность графического представления данных, сокращение времени анализа данных.
3. Система учета земельных активов.
● Рефакторинг серверной части системы учета земельных активов и объектов недвижимости
● Развитие и поддержка системы.
Результат: повышение стабильности сервисов, расширение функционала.
4. Сервис заказа выписок ЕГРН
● Рефакторинг серверной части сервиса заказа выписок.
● Автоматизация получения данных о правах и ограничениях на объекты недвижимости.
● Развитие и поддержка системы.
Результат: повышение стабильности сервисов, расширение функционала.
5. Панель администрирования и управления доступами к ресурсам
Результат: сократилось время предоставления прав, увеличилась гибкость настроек при выдаче прав пользователям и группам пользователей.
Стек:
Python (FastAPI, AsyncIO, SQLAlchemy, Aiogram, Pandas/Geopandas, NumPy, Tensorflow, PyTorch), SQL, PostgreSQL, PostGIS, Redis, RabbitMQ, Airflow, S3, Docker, Git, GitLab.
Основные проекты и достижения:
1. Telegram-бот для управления релизами микросервисов
● Разработал бота на aiogram, FastAPI с интеграцией GotLab для управления версиями ~ 50 микросервисов.
● Реализовал интерактивную логику, и структуру данных, автоматизировал сбор данных о релизах.
Результат: повысилась прозрачность и управляемость релизного цикла продукта.
2. Геосервис для проектной инфраструктуры
● Разработал сервис сбора и обработки данных о единицах административного деления РФ (границы, население, площадь, и т.д.) из открытых источников.
Результат: автоматизация загрузки данных по локации при создании новых проектов.
3. Система выявления мест концентрации дорожно-транспортных происшествий
● Реализовал алгоритм автоматического выявления опасных участков на основе методологии Росавтодора.
● Интегрировал систему с открытыми базами данных ГИБДД для автоматического получения и анализа данных о ДТП.
Результат: сократилось время анализа с 5 ч до 3 мин, улучшился процесс принятия инфраструктурных решений.
4. Аналитика маршрутов общественного транспорта
● Разработал алгоритмы для анализа треков ОТ на SQL (>2 млн точек треков в сутки).
● Оценивал выполнение маршрутов, выявлял отклонения от графика.
Результат: Повысилась точность контроля выполнения плана по маршрутам ОТ и ускорилась реакция служб на сбои.
5. Сервис эскизного проектирования дорожно-транспортной инфраструктуры.
● Разработал серверную часть сервиса для проектирования дорожно-транспортной сети и сопутствующей инфраструктуры.
Результат: автоматизация разработки проектных решений для последующей оценки их эффективности.
Стек:
Python (FastAPI, Flask, Sanic, Geopandas), PostgreSQL, PostGIS, Redis, Docker, Git, GitLab, SQL, Aiogram, интеграции со сторонними API.
Управление проектированием объектов капитального строительства в cфере здравоохранения.
Функциональность: хранение, поддержка версионности, согласование проектной документации
● Разработал серверную часть на Flask с использованием SQLAlchemy, PostgreSQL, RabbitMQ и Pytest.
● Реализовал клиентскую часть как desktop-приложение на Python (PySide6) с поддержкой HTTP и AMQP.
● Использовал ООП-подход и асинхронное программирование при построении архитектуры приложения.
● Обеспечил интеграцию с файловым хранилищем через API.
● Серверную часть разместил в контейнерах под управлением Docker на Ubuntu Server.
● Сервис покрывает полный цикл согласования и хранения проектной документации в сфере капитального строительства.
Управление проектированием объектов капитального строительства в сфере здравоохранения.
● Управлял проектированием объектов капитального строительства в сфере здравоохранения.
● Выступал в роли бизнес-заказчика: формулировал технические требования для сервиса автоматизации документооборота (проектирование, строительство, ввод в эксплуатацию, демонтаж).
● Приступил к самостоятельной разработке приложения на Python для управления проектной документацией: хранение, поддержка версионности, согласование.
● Сформировал основу функциональности, позже развитую в виде серверного и клиентского решений.